Тонкая структура взаимодействия цены и спроса на рынке электроэнергии: мульти-масштабный корреляционный анализ

Афанасьев Д.О., Федорова Е.А., Попов В.Ю., 2015

Energy Economics 51, 215-226

DOI: 10.1016/j.eneco.2015.07.011

Статья на ScienceDirect (в свободном доступе до 1 октября 2015 г.)

Препринт доступен для скачивания здесь Munich Personal RePEc Archive.

Аннотация

В работе исследуется проблема динамической взаимосвязи между спросом и ценой на различных временных масштабах для двух крупнейших ценовых зон российского оптового рынка электроэнергии. Для этой цели мы используем мульти-масштабный корреляционный анализ на базе модифицированного метода расчет зависящей от времени внутренней корреляции и декомпозиции по полной системе эмпирических мод с адаптивным шумом. Проверено 3 гипотезы о типе и силе корреляции в краткосрочном, среднесрочном и долгосрочном периодах. Показано, что для них характерны существенно различные внутренние структуры корреляции для сопоставимых масштабов времени, и не все из выдвинутых и теоретически обоснованных гипотез выполняются в каждой из ценовых зон. Это позволяет нам сделать вывод о том, что необходимость учета влияния спроса на цену на различных периодах во многом зависит от структуры генерации и потребления на том или ином рынке электроэнергии.

Ключевые слова

спотовая цена электроэнергии; спрос на электроэнергию; корреляция цены и спроса; декомпозиция на эмпирические моды; зависящая от времени внутренняя корреляция; выделение тренда.

Авторские комментарии

Авторы выражают благодарность Гиленко Е.В. (к.э.н., СПбГУ, Россия) за плодотворные комментарии по тексту статьи и Лукасевичу И.Я. (д.э.н., ФУ при Правительстве РФ, Россия) за его поддержку в процессе выполнения исследования. Эта статья также была существенно улучшена благодаря полезным комментариям 2х анонимных рецензентов. Я также хотел бы поблагодарить свою дорогую жену Татьяну, чья любовь и поддержка неоценимы. Пожалуйста, ознакомьтесь с заявлением об ограничении ответственности.

Программные компоненты

Исходный код использованных в работе методов доступен в программной библиотеке адаптивного анализа данных ADAnalysis для Matlab™.